En la serie de artículos sobre las ciudades del futuro veremos hoy como está evolucionando el uso de la energía.
Visión
En el futuro el uso de las energías renovables serán una parte muy importante de la generación. La redes eléctricas inteligentes permitirán un uso más eficiente y controlado de la energía en la que se integrarán energía generada por ciudadanos (eólica, solar o coche eléctrico v2g) quienes tendrán un control y conocimiento inmediato de su consumos particulares permitiendo tener un consumo más eficiente.
Justificación
Las redes de energía tradicionales solo están preparadas para ofrecer un suministro de energía que las empresas puedan facturar. Es modelo era válido cuando la energía solo se utilizaba cuando las necesidades de energía eran básicas (uso de iluminación y electrodomésticos). En la actualidad el uso de la energía es bastante más complejo y la tendencia es que la red de energía sea una red inteligente o smart grid que permite un intercambio de electricidad e información entre la empresa y sus clientes, además de integrar fuentes de energía renovables. Esto permite entre otras cosas que los clientes pueden tener generadores eólicos, paneles solares que se integren con la red. Además de poder tener información detallada del consumo en tiempo real de cada dispositivo del hogar. Las redes inteligentes llevan la energía solo donde se necesita, reduciendo pérdidas y ayudando al medio ambiente.
Durante cuatro años, el proyecto SmartCity Málaga liderado por Endesa ha instalado más de 17.000 contadores inteligentes y sistemas de automatización avanzada como prueba real de lo que permitirá un uso extendido de este tipo de redes inteligentes. Como parte de este proyecto 50 usuarios han podido monitorizar desde sus casas el consumo de cada aparato que conectaban a su red eléctrica. Permitiendo esto conocer a cada uno el consumo real de cada elemento esperando como resultado reducir el consumo y hacer un uso más sostenible de la energía en el hogar.
La Unión Europea se ha planteado un objetivo prioritario para el 2020 (20-20-20): Se plantea reducir los consumos en un 20%, hacer que el 20% de la energía generada sea renovable y reducir un 20% la emisión de gases de efecto invernadero.
Uno de los grandes problemas de la eficiencia energética es cómo generar la energía en cualquier lugar o disponer de baterías que puedan almacenarla y proporcionarla cuando sea necesaria. Actualmente hay bastantes investigaciones sobre Pila de Hidrógeno/Pila de Combustible (muchas de ellas lideradas desde el Centro Nacional del Hidrógeno) que ya se están probando en vehículos comerciales, pero que puede aplicarse a un amplio número de sistemas: dispositivos móviles, vehículos o sistemas de generación de calor y energía.
Smart Cities - Ciudades inteligentes más sostenibles desde el punto de vista mdioambiental y económico.
Smart Grid - Redes eléctricas inteligentes.
Smart Electric Vehicle- Vehículo eléctrico como clave principal para integrarse con las redes eléctricas y aprovechar al máximo las energías renovables.
Smart Collaboration - Una forma más inteligente de trabajar y colaborar gracias al las TIC que tendrán como resultado una mayor productividad y una reducción de desplazamientos.
Smart Cloud
Smart Buildings - Edificios inteligentes construidos para ser más eficientes energéticamente con integración de energía renovables cuando sea posible y sistemas de monitorización y telegestión.
Smart Mobility - Movilidad inteligente con gestión integrada de recursos para la movilidad reduciendo emisiones de CO2.
Smart IT Infraestructure. Dispositivos con menor consumo de energía y herramientas para gestionar grandes infraestructuras TIC
Smart Data Center - Consolidación de infraestructuras TIC en Centros de Datos más inteligentes que y eficientes que integren las nuevas formas de enfriamiento de CPDs (pasillo frio en lugar de sala fria) que reducen considerablemente el consumo de energía.
Smart eGovernment Consolidation - Consolidación de infraestructuras TIC en la administración pública.
En el futuro las conexiones a Internet permitirán velocidades y anchos de banda con acceso inmediato a los datos. Las ciudades a través de plataformas tecnológicas pondrán a disposición de los ciudadanos gran cantidad de datos que en tiempo real le permitirán tener disponible cualquier información sobré que esté pasando o predicciones con muchas probabilidades de lo que puede ocurrir.
Justificación
Internet Móvil LTE en Málaga
En Abril de este año ya se comercializa en Japón un acceso a Internet a través de fibra óptica de 2Gbps (Gigabits por segundo). Para hacer una comparación, en España la velocidad media es de 7,1 Mbps (281 veces más lenta) aunque con fibre se consiguen 100Mbps (20 veces más lenta) o 200Mbps. Estas velocidades requieren de una infraestructura de fibra óptica que lleve la fibra a cada domicilio. En esa linea se va avanzando y las operadoras se han unido para compartir la fibra. permitiendo esto un avance importante en las velocidades disponibles. Por otro lado, las redes móviles con la tecnología LTE/4G están permitiendo unas velocidades sorprendentes hasta hace poco (máximo teórico de 300Mbps para LTE y de 900Mbps para LTE-Advanced). En la imagen una prueba real realizada por mí con un Router 4G en Málaga con una velocidad de bajada de 37,81Mbps que supera cualquier conexión de 6 Gbps.
En cuando a la información desde la Unión Europea se está trabajando en la definición de estándares y plataformas desde el programa FI-PPP (Internet del Futuro- Partenariado Publico Privado). En lo relativo a ciudades el Futuro de Internet se asocia al trabajo conjunto entre las Administraciones y las empresas o emprendedores (PPP). El concepto de FI-WARE es muy interesante. Las ciudades publican sus datos e información en tiempo real de sensores (históricos y valores en tiempo real de consumo energético, tráfico, estado medioambiente,...) y la plataforma FI-WARE ofrece a empresas y emprendedores una serie de interfaces (enablers) que le permiten acceder a esos datos y realizar aplicaciones de utilidad para los ciudadanos. Una de las ventajas es usar una plataforma estándar, es que los resultados pueden aplicarse directamente a otras ciudades.
Aunque la plataforma aún es un proyecto de innovación que una ciudad no puede adquirir y empezar a usar inmediatamente, ya se está viendo que los resultados pueden ser muy prometedores como se ha podido ver en el evento de Ciudades Inteligentes y FI-WARE en Santander donde además de las conferencias, han tenido lugar un Hackathon en el que programadores de toda España han desarrollado interesantes aplicaciones sobre la plataforma con los datos de varias ciudades como Santander, Sevilla o Málaga. (más info. sobre la participación de Málaga).
El contenido de Internet también sufrirá cambios en cuanto al contenido de su información. Los documentos y cada dato que aparezca en la web debe tener una metainformación (información que explique el contenido de ese documento) que permitirá optimizar todos los procesos de búsqueda e intercambio de datos. La web necesitará ser realmente una Web Semantica y los estándares RDF y OWL serán de uso habitual. Por ejemplo, en lo relacionado a datos abiertos, la calidad de la reutilización de la información pública en los niveles más altos de compartición (4 y 5 de la clasificación de Tim Berners-Lee) solo se puede obtener añadiendo esa información semántica a la información que permite que el dato pueda hacerse disponible a través de un identificador único (URI) y que pueda integrarse en diferentes portales de datos abiertos.
Continúo en esta segunda entrega sobre las ciudades del futuro tratando un tema que es muy cotidiano en contextos no tecnológicos (trato personalizado), pero que considero imprescindible desde el punto de vista del ciudadano en un futuro próximo donde la información disponible es tan grande que hay que es importante cambiar el concepto de búsqueda para convertirla en recomendaciones.
Visión
La mayoría de los sistemas informáticos tendrán un conocimiento avanzado de las necesidades y caracteristicas de los usuarios/ciudadanos permitiendoles anticiparse a sus necesidades y ofreciendoles la información que necesitan de forma individualizada en el momento y lugar oportuno.
Justificación
Durante bastante tiempo el desarrollo de los sistemas informáticos ha seguido el enfoque tradicional uno para todos (one size fits all). Esa no es la forma como las personas interactúan. Todavía, una parte importante de la población rechaza los ordenadores por su complejidad de uso y se hacen grandes esfuerzos desde las Universidades y las empresas de Software en ofrecer sistemas fáciles de usar y que hagan sentir al usuario el menor rechazo hacia la máquina o el programa. Un paso más allá se da cuando el sistema con el que se enfrenta el usuario responde a éste de una forma única, adaptada a sus gustos, necesidades y diferente a como lo haría con otros usuarios. Es decir, cuando el sistema personaliza su interacción con el usuario.
A continuación se mostrarán algunos ejemplos en los que la aplicación de la personalización puede ser muy efectiva.
Un primer ejemplo sería la publicidad personalizada en cualquier ámbito, como Supermercados, Hoteles o Bancos. Cada día se recibe innumerables folletos publicitarios en el buzón de casa que van directamente a la basura pues el contenido no es interesante para quien lo recibe. Si analizamos la forma como cada individuo mira la publicidad se podrían descubrir patrones de comportamiento. Cuando llega una publicidad de una gran superficie, que incluye ofertas de alimentación, ropa, electrodomésticos, muebles, informática... alguien mirará exclusivamente la sección de informática, pero si otro está amueblando su casa, puede estar más interesado en la sección de muebles o jardín, si es que lo tiene. Probablemente el resto del folleto se ojea de una forma muy rápida siendo un desperdicio importante de papel. Una publicidad directa al usuario, que le ofrezca exclusivamente lo que puede interesarle es mucho más eficaz que una publicidad general. En el caso de los Supermercados, esa información puede extraerse de cuestionarios personalizados, o de una forma más sutil mediante las tarjetas de fidelidad. Con estas tarjetas que ya ofrecen todas las tiendas, por comprar dan puntos que posteriormente se pueden canjear por algún regalo o descuentos. Al pasar esa tarjeta, queda registrado con detalle todas las fechas, artículos y cantidades de la compra. El análisis de esos datos podría utilizarse para generar publicidad sobre artículos que realmente interesan a cada usuario en concreto. Este ejemplo de supermercado puede aplicarse en otros tipos de ventas como libros, ordenadores, etc.
La personalización puede aplicarse también a cadenas de hoteles, los clientes se sentirían muy satisfechos si al llegar a un hotel, se les da un trato personalizado en cualquier aspecto del servicio del hotel. Esa personalización puede ir desde el tipo de almohada, tipo de habitación, uso instalaciones deportivas, menús del restaurante, accesorios de baño, SPA, interés o no en fiestas del hotel, acceso a Internet, videoteca, periódico favorito, hasta el tipo de coche que le gustaría alquilar. Este tipo de personalización puede aplicarse de una forma muy sencilla analizando las elecciones del usuario o mediante un simple cuestionario.
En el mundo bancario también es muy útil el trato individualizado. Algunos bancos ya realizan algún tratamiento de este tipo enviando ofertas para préstamos o inversiones de acuerdo a las características de la cuenta del usuario o a sus gustos como invertir o no en bolsa.
Un segundo tipo de aplicación sería para medios de difusión como periódicos digitales o televisión. Cada persona tiene sus preferencias sobre los contenidos de un periódico. La aplicación de técnicas de personalización puede ir orientada en este sentido a ofrecer contenidos personalizados, mostrando las noticias que más interesan al usuario en la portada, u ordenando las noticias de acuerdo al perfil del usuario, de esa forma, aunque tenga disponible acceso a todas las noticias, probablemente las que le interesen se les mostrarán al principio. Algunos ejemplos de periódicos personalizados son Krakatoa [Kamba1995] o el proyecto Mercurio [Diaz2001].
Respecto a la televisión, hay muchos tipos de usuarios, de diferentes edades, idiomas y con un gran rango de intereses por la televisión: entretenimiento, educación, etc. Además a cada persona en concreto le interesa algún tipo de programas. En la actualidad se disponen de muchos canales y un número exagerado si se está subscrito a un sistema de televisión digital, ya sea cable o satélite. Es difícil entre tantos canales encontrar los programas que realmente interesan. Una aplicación muy útil es la de realizar guías de programación personalizadas, que recomienden cada día cuáles son los posibles programas que interesaran a cada usuario. Ya existe un Workshop anual en el que se analizan los trabajos que se están realizando sobre personalización en la televisión del futuro [Ardissono2003] o más recientemente [Notube2011].
Un tercer ámbito de aplicación son los temas relacionados con Internet como pueden ser los Buscadores de Información, los Filtros de Correo/Servicios de Noticias, los Sistemas Tutores Inteligentes o las páginas Web Adaptativas (tiendas personalizadas).
La actividad más importante que se realiza en la Web es la recuperación de la información. A través de los buscadores como Google o Bing. En muchos casos una consulta devuelve cientos o miles de páginas de las cuales el usuario sólo mira las 20 o 30 primeras. Muchas de esas páginas devueltas no se corresponden con las necesidades del usuario, pues aunque los términos utilizados en la consulta aparezcan en ellas, el contenido no es el buscado. En estos buscadores tampoco se tiene en cuenta la experiencia de la persona, sus preferencias o cualificación con lo que dos usuarios que utilicen los mismos parámetros de búsqueda recibirán las mismas soluciones. Se trabaja en sistemas que tengan en cuenta las preferencias del usuario, su historial e incluso sus objetivos. Por ejemplo, en METIORE [Bueno2003] cuando un usuario evalúa un documento como interesante, se añade información al modelo del usuario, utilizándola para presentar los documentos más relevantes para ese usuario en primer lugar. Eso hace que cuando el usuario haya realizado algunas consultas, los resultados que obtenga sean específicos a sus necesidades.
En el campo de la enseñanza a distancia una mejora de los clásicos sistemas de Enseñanza Asistida por Ordenador (EAO) son los Sistemas Tutores Inteligentes (STI). Este tipo de sistemas enseña de una forma individualizada teniendo en cuenta la forma como el usuario responde a los temas o dependiendo del tipo de alumno. Son capaces de adaptarle la forma de los contenidos, el orden de los temas, la forma de enseñar o evaluar. Un ejemplo de STI es MEDEA [Trella2003], que es un sistema abierto que permite incluir diferentes módulos tutoriales y selecciona dependiendo del alumno, para cada concepto qué es lo más interesante a realizar en cada momento: mostrar una explicación, poner un problema o realizar un test. También hay sistemas como SIGUE [Carmona2002] que pueden adaptar cursos existentes para que sean adaptativos, ayudando al alumno a decidir que tema estudiar a continuación o cuales no debería estudiar aún por no tener los conocimientos necesarios.
Los sistemas de evaluación basados en tests adaptativos como el sistema SIETTE [Conejo2002], son un ejemplo de evaluación personalizada. A diferencia de los sistemas de tests convencionales, en los tests adaptativos las preguntas que se muestran al alumno se eligen en función de su nivel de conocimiento. La idea es imitar el comportamiento de un profesor: si un alumno falla una pregunta de una cierta dificultad, la siguiente pregunta que se le hará es de dificultad menor. Por el contrario, si el alumno acierta la pregunta, la siguiente pregunta será de mayor dificultad. Además, este tipo de tests llevan a cabo estimaciones más precisas que los tests convencionales, e incluso, el número de preguntas que se le hace a cada alumno es diferente. Dependerá de la cantidad de preguntas que necesite el sistema para estimar de forma correcta el nivel de conocimiento del alumno.
Como último ejemplo, los sistemas operativos recientes como Microsoft Windows 7 o applicaciones como Office integrar ciertos elementos de personalización, como menús que sólo despliegan las opciones más utilizadas por el usuario, escritorios personalizados o el acceso rápido a las aplicaciones recientes.
Un avance importante se encuentra en los teléfonos móviles y como no de la mano de Google que aunque todavía no utiliza demasiada información personalizada es un buen principio. La aplicación Google now recoge datos del usuario: Dirección casa, trabajo, equipos de futbol, destinos a los que va, información de vuelos, el tiempo, equipos de futbol, transporte público, equipos favoritos, citas, etc. Con esos datos recoge las preferencias del usuario y con un sistema de tarjetas, cuando ocurren eventos por la posición del usuario o por la hora, le informa de tiempo en llegar al trabajo o a casa o a algún destino al que suela ir desde su posición y hora actual, resultados deportivos, o medios de transporte público cercanos entre los que el usuario utiliza. Cuando aplicaciones como esta estén un poco más avanzadas el ciudadano tendrá en su movil un compañero imprescindible pues de forma activa conocerá las necesidades del usuario en cada momento.
Referencias
Notube2012. FutureTV-2011: Making Television Personal & Social. http://notube.tv/notube-workshop-on-future-television-2011/
Ardissono, L. TV'03: the 3rd Workshop on Personalization in Future TV . (2003). URL:http://www.di.unito.it/~liliana/TV03/index.html
Bauer, M., Gmytrasiewicz, P. J., & Vassileva, J.: "User Modeling". 8th International Conference UM'2001 Sonthofen, Germany (2001)
Bueno, D.: Recomendación personalizada de documentos en sistemas de recuperación de la información basada en objetivos, Tesis Doctoral Universidad de Málaga, (2003).
Carmona, C., Bueno, D., Guzmán, E., Conejo, R.,: SIGUE: Making Web Courses Adaptive, en: Adaptive Hypermedia ans Adaptive Web-Based Systems, Berlin - Heidelberg (2002) 376-379.
Chin, D. N.: "KNOME: Modeling What the User Knows in UC". User Models in Dialog Systems, (1989).
Conejo, R, Guzmán, E.: SIETTE: Un sistema Inteligente de Evaluación mediante Tests basado en la Teoría de Respuesta al Item. Revista de la AEMCCO. Metodologías de las Ciencias del Comportamiento, especial, (2002) 133-137.
Diaz, A., Maña M., Buenaza, M.: Using linear classifiers in the integration of user modeling and text content analysis in the personalization of a Web-based Spanish News Service (2001). URL: citeseer.nj.nec.com/esteban01using.html
Kamba, T., Bharat, K., Albers, M. C.: "The Krakatoa Chronicle: An Interactive Personalized Newspaper on the Web", Fourth International World Wide Web Conference Proceedings. (1995).URL: http://citeseer.nj.nec.com/kamba95krakatoa.html
Trella, M., Conejo, R., Guzman, E., Bueno, D: An Educational Component Based Framework for Web ITS development, Web Engineering. International Conference, ICWE 2003. Oviedo (2003) 134-143.
Como parte de mi colaboración con Encuentros con la Ciencia me propusieron un trabajo de visión el futuro de las ciudades en el que debería imaginar con cierta base científica sobre cuáles serían las tendencias que se ven en el día a día sobre como las ciudades están evolucionando y como las empresas tecnológicas están orientando sus desarrollos a ayudar a las ciudades a usar la tecnología para mejorar su gestión, su funcionamiento y la vida de sus ciudadanos. En cualquier caso no deja de ser una visión personal de la que en varios años podrá verse si se cumple o no alguna de las predicciones realizadas. Intentaré en cualquier caso para cada apartado mostrar cual es mi Visión y posteriormente hacer una Justificación basada en proyectos o investigaciones actuales e incluir unas Referencias para ampliar información.
Voy a organizar el documento en varias temáticas que iré presentando en varias entradas sobre los temas:
En las ciudades del futuro el tráfico no debería ser un problema. Todos los vehículos deberían incluir un sistema de navegación que no solo le permita indicar el destino al que debe dirigirse, sino que además sea capaz de realizar el recorrido de forma autónoma analizando el estado de la carretera e interactuando con el entorno. No es suficiente con llevar cámaras y sensores sino que además el vehículo se comunicará con otros vehículos para evitar colisiones.
Justificación
Que los coches conduzcan solos no es ni mucho menos una utopía, recientemente apareció el coche de Google, que ya tiene permiso para conducir al menos en California, Nevada, Florida y el Estado de Columbia y están ampliando a otras ciudades. Pero no han sido los únicos que han trabajado en este tema. Desde 1998, en España, el CSIC lleva trabajando en el proyecto AUTOPIA, que ha investigado con grandes resultados el desarrollo de vehículos autónomos. Las últimas pruebas no tiene nada que envidiar al vehículo de Google y han recorrido 100 kms. por carreteras convencionales sin intervención del conductor. (Ya en 2005 nos presentaron sus trabajos muy avanzados en los cursos de verano de la Universidad de Málaga).
Hay también varias lineas de investigación en gestión inteligente de transporte en la que cada vehículo transmite su información a los vehículos de su alrededor y se sincronizan para evitar colisiones, como el proyecto MIRA cuyos objetivos son incrementar la eficiencia de desplazamientos, reducir la congestión, aumentar la seguridad y proteger a los peatones.
El tema del vehículo del futuro se trata en detalle en el libro Reinventing the Automobile que trata sobre coches eléctricos, coches conectados con infraestructuras y con información contextual de Internet.
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